Deep learning o cómo la Inteligencia Artificial copia al cerebro humano

Gracias al Deep Learning y los avances en Inteligencia Artificial una máquina puede alcanzar el mismo conocimiento que lo que una persona tarda en aprender 20 años. Esta subsección de la IA se compone de un sistema de algoritmos que imitan el comportamiento del cerebro humano a través de una red de neuronas artificiales. En este sentido, el desarrollo tecnológico actual persigue que las máquinas sean capaces de autoprogramarse, es decir, que aprendan de su propia experiencia, siendo así capaces de tomar decisiones por ellas mismas. De tal forma, la intervención humana en un futuro se limitará el aprendizaje supervisado.

Aunque puede parecer sacado de una película de ciencia ficción, el afán por construir máquinas complejas (robots) con características similares a la inteligencia humana es una realidad. Su auge provocará que el Deep Learning se convierta en una de las áreas que más solicitadas en los próximos años, pero no solo eso. La demanda de profesionales especializados en Big Data y Machine Learning ha aumentado un 92% en dos años solamente en España, según el informe Profesionales Big Data: análisis actual y perspectivas de futuro.

Hoy en día se pueden encontrar máquinas capaces de leer una matrícula o reconocer caras u objetos en personas. Además, se habla de niveles de eficiencia cercanos al 100% (un 99,4%). También se está aplicando a los asistentes de voz de los teléfonos móviles o chatbots, que aprenden a la vez que se les pregunta o se habla con ellos.  

En sanidad no han querido quedarse atrás. Existen máquinas capaces de leer y hacer una radiografía de manera autónoma y mucho más rápida. Por este motivo, el perfil de científico de datos se ha convertido en uno de los más demandados por las empresas en los últimos tiempos. Profesión que no existía hace unos años.

Otro gran hito dentro de este sector fue el vivido el pasado mes de noviembre. Un grupo de investigadores reprodujeron grabaciones de personas hablando a pacientes con epilepsia durante una cirugía. De esta forma, pudieron registrar, gracias al uso de métodos de Deep Learning, qué neuronas se activaban mientras los pacientes procesaban el sonido con excelentes resultados.